Python HTTP APIで使えるシンプルな推論サーバをFlaskで作る
こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルを実際のアプリケーションで利用するためには、モデルをAPI化し、外部から推論リクエストを受け取れるようにする必要があります。例えば、Webアプリやモバイルアプリから画像やテキストを送信し、その結果を返すといった仕組みです。このような「モデルのAPI化」には...
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Streamlit 【Streamlit】モデルの評価指標を分かりやすく表示
こんにちは、JS2IIUです。機械学習のモデル評価によく使われる混同行列、ROC曲線、AUCを計算して表示するアプリをStreamlit上に実装していきます。今回もよろしくお願いします。【はじめに】機械学習でモデルを作成したら、その機能をどのように評価するかが重要なポイントです。この記事では、分類モ...
Streamlit 【Streamlit】特徴量エンジニアリングの結果を可視化
こんにちは、JS2IIUです。今回は特徴量エンジニアリングがテーマです。実用的な特徴量を作成してモデルの性能改善に挑戦する事例を取り上げます。今回もよろしくお願いします。1. はじめに特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）とは、機械学習モデルの性能を高めるために、元のデータ...
Streamlit 【Streamlit】異常検知の結果を可視化するアプリ
こんにちは、JS2IIUです。蓄積されるデータから異常を検知するという活用シーンは世の中に多いと思います。センサデータの蓄積が楽にできるようになってきたので異常検知アプリのニーズが高くなってきています。機械学習の手法（Isolation Forest）を用いて異常検知するアプリを作成します。今回もよ...
Streamlit 【Streamlit】時系列データ予測アプリ：Prophetの活用
こんにちは、JS2IIUです。今回はStreamlit上で時系列データ予測ができるアプリを構築していきます。MetaのProphetライブラリを活用した予測です。今回もよろしくお願いします。1. はじめに本記事は、Pythonで時系列データを予測するためのライブラリ「Prophet」を使って、デーモ...
Streamlit 【Streamlit】自然言語処理：感情分析アプリを作ってみよう！
こんにちは、JS2IIUです。今回はテキストから感情を分析するアプリをStreamlit上で実現したいと思います。textblobライブラリを活用してアプリを実現します。今回もよろしくお願いします。1. はじめに自然言語処理（NLP）は、人間の言葉をコンピュータに理解させる技術です。その中でも「感情...
Streamlit 【Streamlit】画像分類モデルのデモアプリ
こんにちは、JS2IIUです。前回はテキストの分類モデルについて取り上げました（前回記事）。今回はアップロードされた画像のカテゴリを予測するモデルのUIをStreamlit上に構築していきます。今回もよろしくお願いします。1. はじめにこの記事では、StreamlitというPythonライブラリを使...
Streamlit 【Streamlit】テキスト分類モデルのデモアプリ
こんにちは、JS2IIUです。今回は、入力されたテキストのカテゴリを予測するアプリを作ってみます。機械学習によるモデルを使ったカテゴリ分類を行います。よろしくお願いします。1. はじめにこの記事では、機械学習でテキストの内容を分類するデモアプリをPythonとStreamlitを使って作成していきま...
Streamlit 【Streamlit】クラスタリング結果をインタラクティブに表示
こんにちは、JS2IIUです。今回はクラスタリングについて手法をおさらいしつつ、Streamlit上でクラスタリング結果の表示を行うアプリを作っていきます。今回もよろしくお願いします。1. はじめにこの記事では、機械学習の「クラスタリング」という手法について学び、実際にその結果をStreamlitと...
Streamlit 【Streamlit】回帰分析の結果を可視化するアプリ
こんにちは、JS2IIUです。今回はStreamlitを使って線形回帰モデルの学習結果を散布図と回帰直線で表示するアプリを作成していきます。今回もよろしくお願いします。1. はじめに本記事では、PythonとStreamlitを使って「線形回帰分析の結果を可視化するWebアプリ」を作成します。回帰分...